KI + Ziele: Wie entscheidet ein Algorithmus, was „erstrebenswert“ ist?
Wenn eine KI ein Ziel verfolgt, stellt sich eine entscheidende Frage: Wer hat dieses Ziel definiert — der Mensch oder der Code? In einer Zeit, in der Maschinen Entscheidungen für uns treffen, müssen wir verstehen: Wie wählen sie aus, was „gut“, „effizient“ oder „lohnend“ ist? Willkommen in der Welt der algorithmischen Zielsetzung — dort, wo Werte in Daten übersetzt werden.
Bild: ZenoFusion • KI-Visuals / Algorithmisches Zielverständnis
Was bedeutet ein „Ziel“ für eine KI?
Für Menschen ist ein Ziel mit Emotionen, Motivation und Sinn verbunden. Für eine KI hingegen ist ein Ziel eine mathematische Funktion, die maximiert werden soll — eine Punktzahl, eine Belohnung oder ein Erfolgskriterium. Das Problem: Diese abstrakten Ziele beeinflussen konkrete Entscheidungen.
Reinforcement Learning: Wenn Maschinen Belohnungen erwarten
In vielen KI-Modellen, besonders beim Reinforcement Learning, „lernt“ die KI durch Belohnung. Wenn ein bestimmtes Verhalten Erfolg bringt, wird es wiederholt. Doch wer definiert, was Erfolg ist? Entwickler. Und oft spiegelt das System ihre Vorstellungen wider — nicht unbedingt unsere.
Wenn Algorithmen „optimieren“ — aber für wen?
Ein Algorithmus, der Inhalte kuratiert, Produkte empfiehlt oder Zeitpläne erstellt, folgt immer einem Ziel. Vielleicht klickst du mehr, bleibst länger oder gibst mehr Geld aus. Aber: Diese Ziele sind nicht neutral. Sie dienen Plattformen, nicht immer den Nutzern.
Werte im Code: Die ethische Verantwortung bei Zielsetzung
Sobald ein System Ziele verfolgt, stellt sich die Frage: Wessen Werte stecken dahinter? Wenn eine KI in der Medizin, Justiz oder Bildung eingesetzt wird, kann eine unreflektierte Zielsetzung zu Diskriminierung oder Fehlinformation führen. Ethik muss also nicht nachträglich integriert werden — sie gehört ins Design.
Fazit: Wenn Ziele nicht mehr unsere sind
KI-Systeme beeinflussen zunehmend, was wir sehen, tun und glauben. Doch ihre Ziele sind nicht immer transparent. Ein „sinnvolles Ergebnis“ für den Algorithmus ist nicht automatisch ein gutes Ergebnis für den Menschen. Deshalb müssen wir kritisch hinterfragen: Wer entscheidet eigentlich, was „erstrebenswert“ ist?
✍️ Tornike, Content-Stratege bei ZenoFusion – 8. Juni 2025
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